Journals / Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi / 2020 / Cilt: 20 - Sayı: 6

ISO 50001 Energy Management System Application in Industrial Sector with Fuzzy Logic

Bulanık Mantık ile Sanayii Sektöründe ISO 50001 Enerji Yönetim Sistemi Uygulaması

Pages
991–1013
Publication Date
2022-10-12
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

By using EMS, it aims to improve the energy efficiencies of the plant and bring solutions to global warming and greenhouse gas emissions.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Energy; is the essential for economic development of countries.
📊
Key Findings & Data:Today 50% of total production costs in industry are energy costs, therefore reducing energy costs in companies has been the main target.
💡
Conclusion & Impact:By using EMS, it aims to improve the energy efficiencies of the plant and bring solutions to global warming and greenhouse gas emissions.
🔬Design:Research Article
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Domain Parameters

Abstract

Energy; is the essential for economic development of countries. Today 50% of total production costs in industry are energy costs, therefore reducing energy costs in companies has been the main target. For this purpose the most important step is to make investments on energy saving and increase energy efficiency of equipment. Companies can reduce their energy costs by using their energy resources efficiently. This is only possible by applying an efficient energy management system that become a necessity for companies. The solution of it is to use the international standard ISO 50001 Energy Management Standard(EMS). Within the scope of EMS standard; the important equipment of the plants that consume most of the energy (heating and cooling systems, boilers, pumps, compressors, turbins, fans, transformers, etc.) are required to monitor their energy performance by using Energy Performance Indicators(EPI) and Reference Energy Situation-RES. As per EMS, energy base values are calculated by using an appropriate data period of energy usage and consumption of the facility. This means that high-energy consuming point’s performance should be monitored. EMS’s aim is to reduce the energy consumption amounts; measurable related targets should be set and the conditions of continuous improvements should be monitored. In the study EMS’s applications in one of the industrial plant is evaluated by conducting interviews with Decision Makers(DM); related EPIs and RES are defined, energy efficiency of the equipment and important energy usage(IEU) values are examined by using multi-criteria decision-making methods, i.e. Fuzzy AHP, Fuzzy TOPSIS and Fuzzy VIKOR. By using EMS, it aims to improve the energy efficiencies of the plant and bring solutions to global warming and greenhouse gas emissions.

Özet

Enerji; ülkelerin ekonomik büyümesi için olmazsa olmaz bir unsurdur. Günümüzde sanayiide toplamüretim maliyetlerinin %50’sini enerji maliyetlerinin oluşturduğundan şirketlerde enerji maliyetlerinidüşürmek ana hedef olmuştur. Bu kapsamda yapılması gereken en önemli uygulama enerji tasarrufuna,verimliliğine yatırımdır. Şirketler enerji kaynaklarını verimli kullanarak enerji maliyetlerini azaltabilirler.Bu durum etkin enerji yönetim sistemi ile mümkün olup sistem şirketler için (enerji maliyetleriaçısından) bir zorunluluk olmuştur. Söz konusu çözüm sistemi ise uluslararası standart olan ISO 50001Enerji Yönetim Standardı (EYS) dır. EYS standardı kapsamında; tesislerin enerji tükettiği önemliünitelerin, ekipmanların (ısıtma ve soğutma sistemleri, kazanlar, pompalar, kompresörler, türbinler,fanlar, trafolar, motorlar vs.); enerji performansını izlemek için uygun enerji performans indikatörleriEPI ve Referans Enerji Durumu-RES lerin tanımlaması gereklidir. Ayrıca tesisin enerji kullanımı, enerjitüketimi ile ilgili tesise uygun bir enerji veri periyodu ile baz değerleri belirlenir. Bu yüksek enerji tüketenyerlerin performansındaki her değişimin izlenmesi, yönetilmesi ve iyileştirilmesi anlamına gelmektedir.ISO 50001 EYS standardı kapsamında; elektrik tüketiminin azaltılması için ölçülebilir enerji hedeflerininkonulması ve sürekli iyileştirmelerin izlenmesi gerekmektedir. Çalışmada bir endüstriyel tesisinin ISO50001 EYS uygulaması Karar Vericilerle (KV) görüşülerek değerlendirilmiş, tesiste enerji tüketen önemliekipmanların enerji performans indikatörleri-EPI ve Referans Enerji Durumu-RES ler tanımlanmış,ekipmanların enerji verimliliği ve önemli enerji kullanımları (ÖEK) irdelenmiştir. Ayrıca tesiste kullanılanÖEK formu ile İşletme Kriterleri formu oluşturulurken; çok kriterli karar verme (ÇKKV) yöntemi olanBulanık AHP (Analitik Hiyerarşi Prosesinden), Bulanık TOPSIS ve Bulanık VIKOR yöntemlerindenfaydalanılmıştır. ISO 50001 EYS standardı ile endüstriyel tesislerde enerji verimliliğini artırarak küreselısınma ile sera gazı salınımı sorunlarına çözüm getirmeyi amaçlamaktadır.

🔖

Cite This Article

İNCEKARA, Ç. Ö. (2022). ISO 50001 Energy Management System Application in Industrial Sector with Fuzzy Logic. Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, Cilt: 20 - Sayı: 6, 991–1013. https://ajindex.com/articles/429791

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (17)

  1. Buckley, J. J., 1985. Fuzzy Hierarchical Analysis. Fuzzy Sets and Systems, 17, 233-247.
  2. Buckley, J. J., 2003. Fuzzy Probabilities. New Approach and Applications, Physica-Verlag, New York. Chan, F. T. S., Kumar, N., 2007. Global Supplier Development Considering Risk Factors Using Fuzzy Extended AHP-based Approach. Omega International Journal of Management Science, 35, 417-431.
  3. Chang, D. Y., 1996. Applications of the extent analysis method on fuzzy AHP. European Journal of Operational Research, 95, 649-655.
  4. Chen, S. J., Hwang, C. L., 1992. Fuzzy Multiple Attribute Decision Making Methods and Applications. Berlin Heidelberg, Springer Chen, C. T., 2000. Extensions of the TOPSIS for group decision-making under fuzzy environment. Fuzzy Sets and Systems, 114-119.
  5. Chen, C. T., 2001. A Fuzzy Approach to Select the Location of the Distribution Center. Fuzzy Sets and Systems, 118, 65–73.
  6. Chen, G., Pham, T. T., 2001.
  7. Fuzzy Sets, Fuzzy Logic, and Fuzzy Control Systems. CRC Press,
  8. USA. Chen, C. T., Lin, C. T., Huang, S. F., 2006. A fuzzy approach for supplier evaluation and selection in supply chain management. International Journal of Production Economics, 102, 289-301.
  9. Chen, L. Y., Wang, T. C., 2009. Optimizing Partners Choice in IS/IT Outsourcing Projects: The Strategic Decision of Fuzzy VIKOR. International Journal of Production Economics, 120(1), 233-242.
  10. Deng, H., 1999. Multicriteria Analysis with Fuzzy Pairwise Comparison. International Journal of Approximate Reasoning, 21, 215-231.
  11. Deming, W. E., 1982.
  12. Quality, Productivity and Competitive Position. MIT. Center of Advence Engineering, Cambridge, MA. Enerji Tabii Kaynaklar Bakanlığı (ETKB), 2018. Enerji Raporu, 25-38.
  13. Imai, M., 2004.
  14. Kaizen, Kalder Yayınları. ISO 50001, 2018. Enerji Yönetim Sistemi Standardı. Ghodsypour, S. H., O’Biren, C., 1998. A decision support system for supplier selection using an integrated analytic hierarchy process and linear programming. Int. J. Production Economics, 56-57.
  15. Hu, Y., Wu, S., Cai, L., 2009. Fuzzy Multi-Criteria DecisionMaking TOPSIS for Distribution Center Location Selection. International Conference on Networks Security, Wireless Communications and Trusted Computing IEEE, 707-710.
  16. Incekara, C. O., 2020. Türkiye’ nin Elektrik Üretiminde Doğalgaz Talep Tahminleri. Journal of Turkish Operations Management, Cilt 3, 2, 298-313.
  17. Incekara, C. O., 2020. Turkey's Natural Gas Demand Projections. EJONS International Journal On Mathematics, Engineering & Natural Sciences, Volume (4),